本文详细介绍了基于Loki、Promtail和Grafana构建DolphinDB高可用集群的日志监控系统,涵盖环境部署、日志采集、可视化查询及告警规则配置的全流程,提供多种常见运维场景的监控方案,助力实现高效运维与异常快速定位。

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本文详细介绍了基于DolphinDB的深度学习在量化金融中的应用方案,以股票实时波动率预测为例,完整演示了从高频数据存储、676维因子计算(通过元编程高效实现)、使用AI DataLoader在Python中训练LSTM模型,到利用Libtorch插件和流计算引擎进行实时推理的全流程。该方案实现了流批一体计算,单次预测总时延约9.8毫秒,为金融AI算法交易提供了高性能、低延迟的一站式解决方案。

本文详细介绍了在本地虚拟机环境中安装部署DolphinDB社区版的过程,包括单节点部署与单节点集群部署的完整步骤。主要内容涵盖:软件与虚拟机环境准备、目录创建与文件上传、压缩包解压以及基础配置说明。

中电金信北京招聘金融工程师,要求2-6年经验,熟练使用Python与DolphinDB进行算法交易开发与数据处理,证券行业经验及DolphinDB开发经历者优先。

华鑫证券资管部招聘量化研究实习生,要求熟练使用DolphinDB与Python进行数据分析与策略开发,面向2026年及以后毕业的硕士生,工作地点上海。

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DolphinDB Web集群管理器新增多标签页编辑器与Git集成功能,支持同时管理多个脚本标签页,并可直连GitHub/GitLab实现版本控制与协同编辑,显著提升代码管理效率和团队协作体验。

本文对比了 GPT-4 与 DeepSeek-R1 在解答 DolphinDB 技术问题时的表现...


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